Verbesserung der automatischen Erkennung gestörter Sprachsignale durch Verwendung robuster akustischer Merkmale und einer Adaption der Referenzmuster

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Die Zielsetzung dieses Forschungsvorhabens ist die Untersuchung und Entwicklung von Methoden und Verfahren zur Gewährleistung einer automatischen Erkennung von Sprache in realen Umgebungsbedingungen. Dabei werden insbesondere die Einflüsse, - additiver Hintergrundstörungen, - der Veränderung des Frequenzgangs z.B. durch das eingesetzte Mikrofon und/oder einen Übertragungskanal, - der halligen Umgebung eines Raumes, - der Übertragung über einen Telefonkanal, insbesondere einen Mobilfunkkanal.... untersucht und berücksichtigt. Es wird besonderes Gewicht auf das gleichzeitige Auftreten eines Teils oder aller Störeinflüsse gelegt, wie man es in praktischen Anwendungen zu erwarten hat. Die Möglichkeiten einer Extraktion robuster akustischer Merkmale in der Sprachanalyse werden verglichen mit der alternativen Adaption der zur Erkennung verwendeten Referenzmuster. Darüber hinaus werden die Möglichkeiten einer Kombination robuster akustischer Merkmale mit der Adaption weniger robuster, akustischer Merkmale untersucht. Die automatische Spracherkennung beinhaltet das Erkennen von Wortketten oder Folgen von Wörtern, wobei mit den Referenzmustern ganze Wörter oder Laute (Phoneme) modelliert werden.